【2025年6月最新版】結局どのAI使えばええねん！LLMコーディング能力ガチ比較レポート
はじめに：AI戦国時代、お前らどれ使ってるんや？
どうも、また一つハゲが進行したエンジニアの皆さん。2025年も半分過ぎて、もうAIの進化についていけなくて「ちょっと待て、ちょっと待てお兄さん」状態の人、手を挙げなさい。
「結局どのLLM使えばええねん！」って夜中に一人でPCに向かって叫んでる同志たちよ、今日はそんなお前らのためにガチで手を動かして調べた現実をお届けします。
机上の空論とかベンチマーク眺めてニヤニヤするだけの記事はもうウンザリやろ？実際にコード書いて飯食ってる人間の視点で、各LLMのリアルな戦闘力を暴露していきます。
ネタバレすると、Claude様が圧倒的王者なんやけど、貧乏人にはちょっときつい値段設定なのが玉に瑕。要するに「金で殴る最強キャラ」vs「無課金勢の星」みたいな構図になってます。
過去の俺「きっと2025年にはもっとすごいのが...」
現在の俺「想像以上にヤバい進化してて草」
主要LLM戦闘力ランキング：誰がSSランク？
Claude 4 Opus & Sonnet：もはやチート級の強さ
総合評価：★★★★★（ぶっ壊れ性能）
Anthropicの最新フラッグシップが、マジでヤバすぎるレベルに到達してます。例えるなら、今まで「新人エンジニアレベル」やったAIが突然「シニアエンジニア」に覚醒したような感覚。
ヤバいポイント：
- SWE-bench Verified 72.5%：これ何がすごいかって言うと、「GitHubで実際に起きたバグを10個見せたら7個は自動で直してくれる」ってこと。マジで人間の後輩より優秀
- HumanEval 92-93%：プログラミング問題の正答率がもう「人間って何？」レベル
- コード解説が神すぎる：「このスパゲッティコード何やってんの？」って聞いたら、まるで優秀な先輩エンジニアが新人に教えるみたいに、めちゃくちゃ丁寧に解説してくれる
現場の声（Twitterから拾ってきた）：
- 「Claudeの説明、マジで後輩に教えるより分かりやすくて草」
- 「複雑なリファクタリングもサクッと提案してくる化け物」
- 「もう一人のペアプログラミング相手として完璧すぎる」
残念なポイント：
- 課金額がエグい：Claude 4 Opus は月15ドル/75ドル（入力/出力）で、ラーメン我慢せなあかんレベル
- 競技プログラミング特化じゃない：AtCoderとかCodeforces で最適解求めるなら他に軍配
GPT-4.1 & 4o：安定のOpenAI、でも王座は譲らん感じ
総合評価：★★★★☆（老舗の意地）
OpenAIの最新版「GPT-4.1」で結構改善されたんやけど、Claude様には及ばない印象。例えるなら「安定して70点取る優等生」vs「90点も取るけどたまに変なこと言う天才」みたいな構図。
良いところ：
- なんでもそつなくこなす：要するに「SwissArmyナイフ」的存在。コーディング以外も含めて器用貧乏的な万能感
- SWE-bench Verified 54.6%：Claudeには負けるけど、前バージョンから21%アップで頑張ってる
- 画像見せてコード書いて：「この画面のUI、コードで作って」みたいなマルチモーダル対応が便利
現場の声：
- 「特別すごいわけじゃないけど、外れがない安心感がある」
- 「初心者が学習するには一番優しい先生」
- 「Claudeは天才すぎて怖い、GPTは人間らしくて安心」
イマイチなポイント：
- Claude様には勝てない現実：特にコード特化性能で差が開いてる
- 無料版の制限キツい：月5回とかで縛られると、ガッツリ使えない
Gemini 2.5 Pro：Googleの本気、長文処理の怪物
総合評価：★★★★☆（特殊能力持ちのアタッカー）
Googleが「もうAppleに負けてられん」って本気出した感じの「Gemini 2.5 Pro」。長文処理がマジでバケモノ級に強い。
強すぎるポイント：
- 100万トークン対応：「このプロジェクト全体（18万行）読んで問題点教えて」ができる唯一無二の存在
- SWE-bench Verified 63.8%：Claude には劣るが、それでも十分「おっ」って言えるレベル
- 数学・アルゴリズムが得意：複雑な計算や論理的思考が必要な場面で真価発揮
現場の声：
- 「18万行のレガシーコードを75秒で解析して改善案出してきた時は『ファッ！？』ってなった」
- 「大規模プロジェクトの救世主や」
- 「長時間会話しても文脈忘れへんのが神」
ちょっと残念なポイント：
- クセが強い：他のモデルと比べて独特な回答する時があって「え、何それ？」ってなる
- 環境によって性能差：なぜかベンチマーク結果にバラつきがあって安定しない
DeepSeek R1：無課金勢の希望の星
総合評価：★★★☆☆（コスパ最強伝説）
中国発の「DeepSeek R1」は、無料なのにめちゃくちゃ優秀という反則級モデル。例えるなら「基本無料ゲームなのにガチャ回さなくても最強キャラ使える」みたいな感覚。
神ポイント：
- 完全無料：これに尽きる。金欠学生・個人開発者の救世主
- 競技プログラミング特化性能：MATH-500で97.3%、Codeforces ELO 1691って、これもう人間の上位4%やん
- ローカル実行可能：企業の「うちのコード外部に送りたくない」問題も解決
現場の声：
- 「無料でこの性能はヤバい、運営大丈夫？」
- 「AtCoderの問題解かせたらClaude超えることもある」
- 「中国AIすげーじゃん、偏見あってすまんかった」
イマイチなポイント：
- 説明がドライ：「動けばええやろ」感が強くて、コメントや説明がちょっと味気ない
- 高スペックPC必要：ローカルで動かすには、それなりの廃人PCが必要
LLaMA 4：オープンソース界の希望
総合評価：★★★☆☆（伸び代∞）
Metaの最新「LLaMA 4」シリーズは、オープンソース界の救世主候補として期待されてる。
期待できるポイント：
- 完全オープンソース：企業が自由にカスタマイズして使えるのは強い
- 多言語対応：日本語含む8言語で安定した性能を発揮
- コンテキスト長が異常：LLaMA 4 Scoutは1000万トークン（マジ？）
まだまだなポイント：
- 性能的には一歩及ばず：Claude、GPTには「うーん、惜しい」って感じ
- 運用が大変：自社で運用するには技術力とインフラ投資が必要
ベンチマーク戦争：数字で見る真の実力
SWE-bench Verified：現実の開発力を測る革命的指標
従来の「HumanEval」とか「MBPP」は、正直もう古いです。「関数一個書けたらすごいね〜」レベルの問題じゃ、実際のソフトウェア開発能力なんて測れません。
2024年後半から登場したSWE-bench Verifiedが革命的で、これは「GitHubの実際のバグ修正ができるか」を測定します。要するに、「現実の開発現場で戦えるか」のガチテスト。
最新スコア（2025年6月現在）：
- Claude 4 Opus：72.5% ← もはや人外
- Gemini 2.5 Pro：63.8% ← 健闘してる
- GPT-4.1：54.6% ← 改善したけど...
- その他のモデル：40%前後 ← まだまだ人間が必要
この差、マジでエグいです。Claude 4だと「バグ10個見つけたら7個は勝手に直してくれる」レベル。これもう半分サイボーグやん。
LiveCodeBench：カンニング防止の真剣勝負
「ベンチマーク汚染」って問題があって、要するに「答えを事前に知ってる問題で測定しても意味ないやん」って話。LiveCodeBenchは継続的に新しい問題を追加して、真のガチンコ勝負を実現。
ここでもClaudeが強いんやけど、Gemini 2.5 ProがWebDev ArenaでELO 1415とか出してて、「おっ、やるやん」って場面も。
言語別・タスク別攻略法：適材適所の極意
Python：全AI共通の得意科目
全LLMでPythonが最強なのは共通認識。HumanEvalで90%超えが当たり前の時代になってます。もうPythonに関しては「人間いる？」レベル。
用途別おすすめ：
- データサイエンス・機械学習：Claude、GPT-4（pandas/numpyで90%成功率、もはや魔法）
- Web開発（Django/Flask）：Claude（セキュリティ意識が異常に高い）
- 自動化スクリプト：どれでもOK、GPT-4oが一番手軽
JavaScript/TypeScript：Web開発の主戦場
フロントエンド開発でLLMの本当の実力が問われる分野。
Claude様の一人勝ち状態：React/Vue.jsコンポーネント生成で圧倒的。「このデザイン通りにコンポーネント作って」って頼むと、マジで**「え、これ人間が書いたやろ？」レベル**のクリーンなコードが降臨。
TypeScript需要急上昇中：採用率35%の時代で、型定義の理解度は Claude > GPT-4 > その他 の順番。TypeScript使いこなせないエンジニアはもう絶滅危惧種やで。
C++：アルゴリズム競技の聖地
競技プログラミングなら DeepSeek R1 が無双状態。Codeforces ELO 1691って、これもう人間の上位4%の化け物レベル。
ただし、実用的なC++開発（ゲーム開発、システムプログラミング）だと話は別。メモリ管理、ポインタ周りで人間の監視が絶対必要。
C++でのAI活用戦略：
- アルゴリズム実装：DeepSeek R1で叩き台を作らせる
- コードレビュー：Claude でセキュリティ・パフォーマンス観点をチェック
- デバッグ地獄脱出：GPT-4で原因分析（ただし最終判断は人間）
Java：企業開発の安定株
エンタープライズ開発で全LLMが安定した戦闘力を発揮。オブジェクト指向設計、デザインパターンの理解度も高くて「おっ、ちゃんと勉強してるやん」って感じ。
特徴：
- Spring Boot：Claude が特に得意、設定ファイルからコード生成まで一貫サポート
- マルチスレッド：要注意エリア、ここは人間の確認が必須や
- セキュリティ：Claude の「安全第一」思想が最も活きる場面
Rust/Go：新世代言語という名の鬼門
Rustは全LLMで苦戦中。所有権システムの理解に限界があって、コンパイルエラーの嵐になることが多い。ただし、最新モデルで少しずつ改善してる印象。
Goは比較的マシ。goroutine、channelの使い方も理解してるけど、並行処理のデバッグは絶対に人間必須。ここでミスったら地獄見るで。
現場の生の声：開発者コミュニティの本音
GitHub Copilot：日常開発の最強相棒
開発者使用率No.1がGitHub Copilot。理由は単純明快「IDEに統合されてて楽やから」。
リアルな声（Slack、Discord、Twitterより）：
- 「ボイラープレートコード書くのダルいからCopilotに丸投げしてる」
- 「ChatGPTより2倍多くの開発者が使ってるらしい」
- 「複雑な思考が必要な時はClaude、ルーチンワークはCopilot」
Claude：複雑タスクの救世主
GitHub がCopilotの新機能でClaude Sonnet 4を採用したのが業界の話題。企業レベルでも「Claudeが最強やん」認定が進んでる。
現場の本音：
- 「説明が新人エンジニアに教えるより丁寧で草生える」
- 「リファクタリング提案の質が異次元すぎて怖い」
- 「バグの根本原因分析がヤバい、もう人間いらんやん」
Anthropicの企業市場シェアが12%→24%に倍増してるのも納得の結果。
コスト重視：DeepSeek無双
個人開発者・学生から圧倒的支持を集めてるのがDeepSeek R1。
貧乏人の味方としての声：
- 「無料でこの性能はヤバい、開発元大丈夫？」
- 「競技プログラミングの練習には最高すぎる」
- 「企業でもプライバシー重視でローカル運用してるとこ増えてる」
タスク別最適解：これだけ覚えとけ
コード生成（新規作成）
最適解：Claude 3.5/4 Sonnet
- 複雑なアルゴリズム実装：85-90%成功率（マジで人間超え）
- 設計パターン適用：一貫性が異常に高い
- 人間が書いたレベルのクリーンなコード生成
用途別使い分け：
- 簡単なやつ：GitHub Copilot（爆速で十分）
- プロトタイピング：ChatGPT（説明しながら作ってくれる親切設計）
- アルゴリズム特化：DeepSeek R1（競技プログラミングなら最強）
デバッグ・リファクタリング
最適解：Claude（論理的分析の化け物）
「なんでこのコード動かんねん！」って夜中に発狂してる時のClaude様の分析力は神レベル。エラーの根本原因を段階的に、まるで優秀なシニアエンジニアみたいに説明してくれる。
実際の例：
俺：「このPythonコードでメモリリークしてるんやけど原因わからん...」
Claude：「分析した結果、以下の問題があります：
1. リスト内包表記でメモリ効率が悪化
2. ジェネレータ使用を推奨
3. 修正版コード→[具体的な改善案]
4. メモリ使用量比較→[Before/Afterの数値]」
俺：「マジで天才かよ...」
コード説明・学習支援
初心者向け：ChatGPT（優しく教えてくれる先輩エンジニア感）
上級者向け：Claude（深い分析と最適化提案で成長できる）
2025年後半の展望：次の戦場はどこや？
AGI路線：コード書くだけじゃもう古い
もう「コード書けたらすごいね〜」の時代は終了のお知らせ。次のステージは**「エンジニアリング能力」**全般。
- 要件定義からデプロイまでの一貫したサポート
- アーキテクチャ設計の提案（これマジでヤバい）
- パフォーマンス最適化の自動化
- セキュリティ脆弱性の事前検出
エージェント化：自律的な開発マシーン
Claude 4の「Computer Use」機能みたいに、実際にPC操作して開発作業を代行する方向性が加速。
近い将来：
「このバグ直しといて」
→「はい、修正してテストしてプルリク作って承認待ちにしときました」
みたいな世界が普通になりそう。
専門特化：ドメイン固有の超特化型
Codestral 25.01（Mistral AI）みたいに、コーディング超特化モデルの登場ラッシュが予想される。
- Web開発特化：React/Next.js だけを極めた専門家
- ゲーム開発特化：Unity/Unreal Engine の申し子
- データサイエンス特化：機械学習ワークフロー専門の化け物
結論：2025年下半期のガチ戦略
用途別おすすめ（これだけ覚えとけ）
実務プロジェクト・複雑なタスク
→ Claude 4 Sonnet（金で殴る最強戦略）
日常的なコーディング・ルーチンワーク
→ GitHub Copilot（効率厨御用達）
学習・プロトタイピング・初心者
→ ChatGPT/GPT-4o（優しい先輩感で安心）
アルゴリズム・競技プログラミング
→ DeepSeek R1（無課金勢の希望の星）
大規模コードベース分析・レガシー調査
→ Gemini 2.5 Pro（長文脈処理の怪物）
レベル別おすすめ戦略
- 初心者：ChatGPT メイン + Copilot サブ（安心の王道コンボ）
- 中級者：Claude メイン + Copilot 日常 + DeepSeek アルゴリズム（バランス型）
- 上級者：全部使い分け + Cursor等のIDE統合ツール活用（廃人仕様）
- 企業チーム：Claude 標準化 + セキュリティ要件でオンプレミス検討
注意：AI中毒にならんように
やばい依存症状：
- 基本的なプログラミング能力の低下（「for文の書き方忘れた」とか）
- AIコードをそのまま信用しすぎ（テスト、レビューを怠る）
- セキュリティ脆弱性のスルー
- ライセンス・法的問題の見落とし
お財布管理：
- 月間使用量の監視（気づいたら万単位で課金されてる恐怖）
- 用途に応じたモデル使い分け（オーバースペック防止）
- オープンソース選択肢の検討
おわりに：AI時代のエンジニアとして生き抜く
結局のところ、LLMは魔法の杖やないです。めちゃくちゃ優秀なペアプログラミング相手やと思って付き合うのが一番健全。
「どのAI使えばええねん？」の答えは相変わらず「用途によって使い分けろ、以上」やけど、迷ったらClaude 4 Sonnet選んどけば外れはありません。財布に余裕があるなら、やけど。
個人的には、この激動の時代を楽しんでます。毎月新しいモデルが出て、毎回「ファッ！？」って驚いて、開発効率がドンドン上がって...まあ、ついていくのしんどいけどな。
ただし、AIに依存しすぎて基本的な技術力が衰えないよう注意。結局、「これ良いコードやな」「これクソコードやな」って判断するのは人間やからな。
AIはあくまでツール、エンジニアリングは人間の仕事。この大原則を忘れずに、2025年後半も楽しくコード書いて生き抜いていこうや！
このレポートは2025年6月の情報に基づいてます。LLM分野は日進月歩どころか秒進分歩なので、最新情報は各社公式サイトで確認してください。あと、どんなに優秀なAIでも、実際に手を動かして試すのが一番大事やで！